博客作者:凌逆戰 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 這篇文章主要介紹使用Keras框架來實現RNN家族模型,TensorFlow實現RNN的代碼可以參考我的另外一篇博客:TensorFlow中實現RNN,徹底弄懂 ...
主要是個人備忘錄,很不完整和規范。 基本都省略了偏置。 簡單RNN 數學公式 h t g W h h t W x x t y t f Vh t 簡單解釋就是,對於每個位置,輸入保存的上一個狀態 h t 和輸入 x t ,然后輸出新的狀態 h t ,這個操作一般是線性變換再接一個激活函數,比如 tanh,sigmoid ,然后傳遞新狀態和利用新的狀態 s t 輸出定義的 y t ,比如 softma ...
2019-03-12 19:31 0 1125 推薦指數:
博客作者:凌逆戰 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 這篇文章主要介紹使用Keras框架來實現RNN家族模型,TensorFlow實現RNN的代碼可以參考我的另外一篇博客:TensorFlow中實現RNN,徹底弄懂 ...
轉載 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs Recurrent Neural Networks (RNN) 是當前比較流行的模型,在自然語言處理中有很重要的應用。但是現在對RNN的詳細結構模型 ...
目錄 RNN 為什么會出現RNN RNN模型架構 多輸入單輸出 單輸入多輸出 多輸入多輸出 梯度消失和梯度爆炸 LSTM 為什么會出現LSTM呢? LSTM模型結構 ...
1. 語言模型 2. RNN LSTM語言模型 (梯度權重) (1)one to one : 圖像分類 (2)one to many:圖片描述 (3)many to one:文本情感分析、分類 (4)many to many(N ...
本系列為深度學習課程筆記,課程網址在http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 深度學習的基本步驟:定義模型-->定義損失函數-->找到優化方法 課程大綱 1、熟悉定義符號(略過) 2、RNN 簡單地說 ...
在此之前,我們已經學習了前饋網絡的兩種結構——多層感知器和卷積神經網絡,這兩種結構有一個特點,就是假設輸入是一個獨立的沒有上下文聯系的單位,比如輸入是一張圖片,網絡識別是狗還是貓。但是對於一些有明顯的 ...
視頻學習來源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 筆記 RNN用於圖像識別並不是很好 模型保存(結構和參數) 1 需要安裝h5py pip install ...
語言模型告訴你特定句子出現的概率是多少。 為了建立一個好的RNN模型,需要包括很大語料庫的訓練集。 將每個單詞都轉成one-hot向量,包括結尾標記和標點符號、未見單詞,作為輸入。 第一個時間步的輸入是零向量,做一個sorftmax,輸出字典里所有單詞的概率。以后每一步的輸入 ...